Класифікація моделей

 

Розраховуючи різноманіття моделей, для зручності вдаються до їх класифікації. Так, в залежності від об'єкта моделювання розрізняють субстанціональні, структурні та функціональні класи моделей.

Субстанціональні – це такі моделі, матеріал яких за своїми якостями ідентичний до матеріалу оригіналу, коли досліджувані властивості оригіналу є властивостями його матеріалу.

Структурні моделі імітують структуру або ж внутрішню організацію оригіналу. При цьому, якщо моделюють структуру стійких, усталених систем, то моделі називаються стаціонарними. А у випадку моделювання структури процесів такі моделі називають нестаціонарними (динамічними).

Функціональні моделі імітують спосіб поведінки оригіналу. Прикладом функціональної моделі може бути так званий чорний ящик, внутрішня структура якого нас не цікавить або непосильна для вивчення, проте залежність між входом і виходом становить предмет дослідження.

Як структура, так і функції можуть бути формалізованими (тобто представлені символами математично) або фізичними (тобто мати матеріальне вираження).

Залежно від ступеня випадковості моделі класифікують на два класи: детерміновані і схоластичні.

Моделі детерміновані – це такі, у яких випадковий фактор відсутній або ж настільки незначний, що його можна ігнорувати при моделюванні або детермінувати (тобто усувати).

Стохастичні (вірогідні) моделі – моделі, у яких враховується вплив факторів (параметрів) при умові, що відомі закони їх протікання.

Взагалі можна сказати, що не так сама структура, як головним чином ступінь впливу факторів та їх участь диктують вибір того чи іншого виду моделі. Саме залежно від того, неперервні чи дискретні (перервні) змінні фігурують у моделі, ці моделі також називають неперервними або відповідно дискретними. Процеси також можуть бути неперервними або дискретними, тому моделі для їх вивчення бувають неперервними або дискретними. Наприклад, комп'ютер – це прилад дискретної дії, отже, і модель на ньому також дискретного типу.

 

Непрямої аналогії
2.5 Моделювання екосистем

 

Завдання дослідження екологічних систем зводиться у більшості випадків до визначення та розробки такої структури цієї системи (або такого режиму її роботи), при якій функціонування системи дає найкращий (найбільший) екологічний ефект (результат), досягнення найбільш бажаної мети.

У найпростішому випадку таке завдання вдається виконати за допомогою окремих повних розрахунків на базі знання головних особливостей та закономірностей досліджуваної системи, а також на результатах спостереження за роботою існуючих подібних систем (моніторингу навколишнього середовища). Але у багатьох випадках ці розрахунки можуть бути неточні через недосконалості методичної бази, тобто через незнання процесу або через недостатність чи недостовірність інформації, а також у зв'язку з тим, що використаний алгоритм розрахунку не враховує деякі закономірності та важливі особливості реальної системи.

Оскільки визначити наперед оптимальну структуру системи або найбільш вигідний режим її роботи у багатьох випадках неможливо, то для її пошуку використовується сама структура: шляхом оптимізації системи за допомогою математичної моделі або ж за допомогою натурного експерименту. Але оскільки натуральний експеримент - це завжди дуже дорогий захід, а іноді до того ж і неможливий за технічними, економічними й іншими причинами або через небезпеку жертв, то в такому випадку перевагу віддають методу математичного моделювання. Особливо доцільне матмоделювання, коли поведінка моделі відображає поведінку самої системи з достатньо високим ступенем точності. Тоді така модель може бути використана і для визначення найбільш вигідного режиму роботи системи і для оптимізації структури цієї системи.

Процес дослідження системи, її роботи, її оптимізації, виконаний на математичній моделі цієї системи, називається моделюванням.

Якщо при відтворенні на моделі поведінки екосистеми доводиться імітувати дії певних випадкових факторів, то таке моделювання називається статистичним. Зазначимо, що з розвитком швидкодіючої комп’ютерної техніки ці методи стали результативним і потужним засобом вивчення складних систем.

Підкреслимо, що під імітаційним моделюванням екосистем розуміють процес, якій відтворює не лише структуру та статичний взаємозв'язок складових частин системи, але й імітує динаміку розвитку цієї системи в часі. Взагалі ж в імітаційну модель можуть бути включені тільки окремі блоки системи, які дозволяють одержати ті чи інші характеристики ефективності роботи цієї системи, а також виконувати вибір оптимальних значень деяких параметрів, при яких ефективність її функціонування виявляється максимальною.

Таким чином, термін "моделювання" може бути застосований у наступних випадках:

- під моделюванням іноді розуміють процес побудови моделі;

- моделюванням іноді називають також процес відтворення (репродукування) динаміки функціонування системи за допомогою уже побудованої імітаційної моделі (технічної або математичної);

- вживають цей термін взагалі для методу дослідження, який здійснюється за допомогою будь-якої моделі, але з обов'язковим відтворенням її динаміки.

 

 

Тема 3 Процес моделювання